设置 Seaborn 热图的大小

Manav Narula 2023年1月30日 2021年7月16日
  1. 使用 seaborn.set() 函数设置 seaborn 热图大小
  2. 使用 matplotlib.pyplot.figure() 函数设置 seaborn 热图大小
  3. 使用 matplotlib.pyplot.gcf() 函数设置 seaborn 图的大小
设置 Seaborn 热图的大小

热图用于生成矩阵的图形表示。它在图形上绘制一个矩阵,并为不同的值使用不同的颜色深浅。

我们可以使用 seaborn.heatmap() 函数在 seaborn 模块中创建热图。

在表示大型矩阵时,图的默认大小可能无法清楚地表示数据。

在本教程中,我们将解决这个问题并学习如何改变 seaborn 热图的大小。

由于 heatmap() 返回一个 matplotlib-axes 对象,我们也可以使用该库中的函数。

使用 seaborn.set() 函数设置 seaborn 热图大小

set() 函数定义了 seaborn 绘图的配置和主题。我们可以在 rc 参数中提及绘图的大小。

例如,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                    "Day 2" : [1,2,8,4,3,9,5,2],
                    "Day 3" : [4,6,5,8,6,1,2,3],
                    "Day 4" : [5,8,9,5,1,7,8,9]})

sns.set(rc = {'figure.figsize':(15,8)})
sns.heatmap(df.corr())

使用 set() 函数的热图大小

请注意,rc 参数的值被指定为字典。最终的高度和宽度作为元组传递。

使用 matplotlib.pyplot.figure() 函数设置 seaborn 热图大小

figure() 函数用于在 Python 中启动或自定义当前图形。此图中绘制了热图。可以使用函数中的 figsize 参数更改大小。

例如,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                    "Day 2" : [1,2,8,4,3,9,5,2],
                    "Day 3" : [4,6,5,8,6,1,2,3],
                    "Day 4" : [5,8,9,5,1,7,8,9]})



plt.figure(figsize = (15,8))
sns.heatmap(df.corr())

使用 figure() 函数的热图大小

请注意,该函数在 heatmap() 函数之前使用。

使用 matplotlib.pyplot.gcf() 函数设置 seaborn 图的大小

gcf() 函数返回图形的视图实例对象。可以使用 set_size_inches() 方法更改此对象的大小。通过这种方式,我们可以在这个对象上设置热图图的大小。

例如,

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame({"Day 1": [7,1,5,6,3,10,5,8],
                    "Day 2" : [1,2,8,4,3,9,5,2],
                    "Day 3" : [4,6,5,8,6,1,2,3],
                    "Day 4" : [5,8,9,5,1,7,8,9]})



sns.heatmap(df.corr())
plt.gcf().set_size_inches(15, 8)

使用 gcf() 函数的热图大小

请注意,此方法在 heatmap() 函数之后使用。

另外需要注意的是,在上述所有方法中,热图中注释的大小并没有受到太大影响。

为了增加注释的大小,我们需要在 heatmap() 函数中将 annot 参数设置为 True。然后我们可以在 annot_kws 参数中将字体大小指定为键值对,如 annot_kws = {'size':15}

Author: Manav Narula
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Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.

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